买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本申请涉及数据处理领域，公开了一种步数统计方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质，该方法包括：获取目标对象的多帧图像，并对多帧图像中每相邻的两帧图像进行帧差处理，得到每相邻的两帧图像对应的帧差图像；然后调用姿态识别模型根据每相邻的两帧图像对应的帧差图像对目标对象的姿态进行识别，得到目标对象的至少一个姿态识别结果；根据至少一个姿态识别结果确定对目标对象的步数更新策略，按照步数更新策略更新目标对象的步数。通过该方法，可以提高对目标对象的步数统计的效率。本申请涉及区块链技术，如可将上述步数更新策略以及姿态识别模型写入区块链中，以用于其他数据处理场景。

主权项：1.一种步数统计方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的多帧图像；对所述多帧图像中每相邻的两帧图像进行帧差处理，得到所述每相邻的两帧图像对应的帧差图像；调用姿态识别模型根据所述每相邻的两帧图像对应的帧差图像对所述目标对象的姿态进行识别，得到所述目标对象的至少一个姿态识别结果；根据所述至少一个姿态识别结果确定对所述目标对象的步数更新策略；按照所述步数更新策略更新所述目标对象的步数；确定所述目标对象的步数增加的频率；所述步数增加的频率是总时长内增加的总的步数与该总时长的比值确定出的，所述总时长是所述多帧图像中最后一帧图像的时间点和第一帧图像的时间点相减得到的；根据所述步数增加的频率确定所述目标对象的运动状态；根据所述运动状态为所述目标对象匹配对应的运动状态图标，并通过移动终端输出所述运动状态图标；若是步数增加的频率大于第一阈值，则目标对象的运动状态是快跑类型；若是步数增加的频率大于设定阈值且不大于第一阈值，则目标对象的运动状态是慢跑类型；若是步数增加的频率不大于设定阈值且大于第二阈值，则目标对象的运动状态是快走类型；若是步数增加的频率不大于第二阈值，则目标对象的运动状态是慢走类型；其中，第一阈值大于设定阈值，第二阈值小于设定阈值；所述方法还包括：获取多个样本图像；对所述多个样本图像中每相邻的两帧样本图像进行帧差处理，得到所述每相邻的两帧样本图像对应的帧差图像；对所述多个样本图像进行关键点检测，得到所述多个样本图像中每个样本图像的关键点集合；获取所述每个样本图像的关键点集合对应的位置信息集合，所述位置信息集合包括所述关键点集合中各个关键点的位置信息；其中，所述关键点集合包括目标对象的左脚踝、右脚踝、左膝盖、右膝盖，所述位置信息集合包括目标对象的左脚踝、右脚踝、左膝盖、右膝盖分别对应的高度；根据所述每个样本图像的关键点集合对应的位置信息集合，确定所述每相邻的两帧样本图像对应的姿态标签；其中，确定姿态标签的方式如下：计算第一样本图像的关键点集合对应的位置信息集合中各个位置信息之间的第一和，以及，计算与所述第一样本图像相邻的第二样本图像的关键点集合对应的位置信息集合中各个位置信息之间的第二和，并计算所述第二和和所述第一和之间的差值，根据所述差值确定所述每相邻的两帧样本图像对应的姿态标签；或者，计算第一样本图像的关键点集合对应的位置信息集合中各个位置信息之间的第一平均值，以及，计算与所述第一样本图像相邻的第二样本图像的关键点集合对应的位置信息集合中各个位置信息之间的第二平均值，并计算所述第二平均值和所述第一平均值之间的差值，根据所述差值确定所述每相邻的两帧样本图像对应的姿态标签；利用所述每相邻的两帧样本图像对应的帧差图像以及所述每相邻的两帧样本图像对应的姿态标签训练初始的分类模型，得到训练后的分类模型作为姿态识别模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 步数统计方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质